基于JAVA的商品推薦系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)研究.pdf

1、當(dāng)今社會(huì)，計(jì)算機(jī)技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)一個(gè)快速發(fā)展的狀態(tài)，伴隨而來(lái)的是網(wǎng)絡(luò)信息以幾何級(jí)速度增長(zhǎng)，越來(lái)越多的信息出現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)中，但是有價(jià)值的信息很難被用戶第一時(shí)間獲取，如何解決信息超載帶來(lái)的查找有用信息困難的情形，成為一個(gè)非常重要的問(wèn)題。
　　電子商務(wù)推薦系統(tǒng)是解決信息超載的主要方式之一。電子商務(wù)推薦系統(tǒng)方便了用戶，幫助用戶發(fā)現(xiàn)他們所需要的商品，提高了營(yíng)銷效果，在電子商務(wù)推薦系統(tǒng)中，用戶的偏好信息可以被電商網(wǎng)站的推薦算法獲取到，然后推薦給用戶

2、可能喜歡的商品，并已經(jīng)獲得了巨大的成功。
　　但是，目前為止還有大量的問(wèn)題值得我們研究。在本論文工作中，一方面，我們對(duì)部分算法進(jìn)行了整合即對(duì)基于物品的協(xié)同過(guò)濾推薦，基于用戶的協(xié)同過(guò)濾推薦，基于Slopone算法的推薦進(jìn)行了組合推薦;另一方面，根據(jù)以往的推薦算法，我們將馬爾科夫邏輯網(wǎng)絡(luò)模型引入到推薦算法中，構(gòu)建推薦模型，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)算法進(jìn)行了評(píng)估。同時(shí)，本系統(tǒng)采用J2EE架構(gòu)技術(shù)和基于B/S的三層體系結(jié)構(gòu)模式來(lái)對(duì)整體框架進(jìn)行搭建